Гибридный ускоритель NVIDIA Grace Hopper объединяет CPU- и GPU-модули, которые связаны интерконнектом NVLink C2C. Но, как передаёт HPCWire, в строении и работе суперчипа есть некоторые нюансы, о которых рассказали шведские исследователи.

Им удалось замерить производительность подсистем памяти Grace Hopper и интерконнекта NVLink в реальных сценариях, дабы сравнить полученные результаты с характеристиками, заявленными NVIDIA. Напомним, для интерконнекта изначально заявлена скорость 900 Гбайт/с, что в семь раз превышает возможности PCIe 5.0. Память HBM3 в составе GPU-части имеет ПСП до 4 Тбайт/с, а вариант с HBM3e предлагает уже до 4,9 Тбайт/с. Процессорная часть (Grace) использует LPDDR5x с ПСП до 512 Гбайт/с.

В руках исследователей оказалась базовая версия Grace Hopper с 480 Гбайт LPDDR5X и 96 Гбайт HBM3. Система работала под управлением Red Hat Enterprise Linux 9.3 и использовала CUDA 12.4. В бенчмарке STREAM исследователям удалось получить следующие показатели ПСП: 486 Гбайт/с для CPU и 3,4 Тбайт/с для GPU, что близко к заявленным характеристиками. Однако результат скорость NVLink-C2C составила всего 375 Гбайт/с в направлении host-to-device и лишь 297 Гбайт/с в обратном направлении. Совокупно выходит 672 Гбайт/с, что далеко от заявленных 900 Гбайт/с (75 % от теоретического максимума).

Источник: NVIDIA

Grace Hopper в силу своей конструкции предлагает два вида таблицы для страниц памяти: общесистемную (по умолчанию страницы размером 4 Кбайт или 64 Кбайт), которая охватывает CPU и GPU, и эксклюзивную для GPU-части (2 Мбайт). При этом скорость инициализации зависит от того, откуда приходит запрос. Если инициализация памяти происходит на стороне CPU, то данные по умолчанию помещаются в LPDDR5x, к которой у GPU-части есть прямой доступ посредством NVLink C2C (без миграции), а таблица памяти видна и GPU, и CPU.

Источник: arxiv.org

Если же памятью управляет не ОС, а CUDA, то инициализацию можно сразу организовать на стороне GPU, что обычно гораздо быстрее, а данные поместить в HBM. При этом предоставляется единое виртуальное адресное пространство, но таблиц памяти две, для CPU и GPU, а сам механизм обмена данными между ними подразумевает миграцию страниц. Впрочем, несмотря на наличие NVLink C2C, идеальной остаётся ситуация, когда GPU-нагрузке хватает HBM, а CPU-нагрузкам достаточно LPDDR5x.

Источник: arxiv.org

Также исследователи затронули вопрос производительности при использовании страниц памяти разного размера. 4-Кбайт страницы обычно используются процессорной частью с LPDDR5X, а также в тех случаях, когда GPU нужно получить данные от CPU через NVLink-C2C. Но как правило в HPC-нагрузках оптимальнее использовать 64-Кбайт страницы, на управление которыми расходуется меньше ресурсов. Когда же доступ в память хаотичен и непостоянен, страницы размером 4 Кбайт позволяют более тонко управлять ресурсами. В некоторых случаях возможно двукратное преимущество в производительности за счёт отсутствия перемещения неиспользуемых данных в страницах объёмом 64 Кбайт.

В опубликованной работе отмечается, что для более глубокого понимания механизмов работы унифицированной памяти у гетерогенных решений, подобных Grace Hopper, потребуются дальнейшие исследования.

Илон Маск объявил в соцсети X (ранее Twitter) о запуске стартапом xAI в дата-центре в Мемфисе «самого мощного в мире кластера для обучения ИИ», который будет использоваться для создания «самого мощного в мире по всем показателям искусственного интеллекта к декабрю этого года», пишет Tom's Hardware. Однако, судя по всему, на практике сейчас работает лишь очень небольшая часть кластера.

«Отличная работа команды @xAI, команды @X, @Nvidia и компаний поддержки, которые начали обучение с кластером Memphis Supercluster примерно в 4:20 утра по местному времени. 100 тыс. H100 с жидкостным охлаждением в единой RDMA-фабрике — это самый мощный кластер обучения ИИ в мире!», — сообщил миллиардер в своём аккаунте.

Как указали в xAI, новая вычислительная система будет использоваться для обучения новой версии @grok, которая будет доступна премиум-подписчикам @x. Ранее появились сообщения о том, что оборудование для ИИ-кластера будут поставлять Dell и Supermicro. Комментируя нынешнее заявление Маска, гендиректор Supermicro Чарльз Лян (Charles Liang) подтвердил, что большая часть оборудования для ИИ-кластера была поставлена его компанией.

Источник изображений: xAI

В мае этого года Маск поделился планами построить гигантский суперкомпьютер для xAI для работы над следующей версией чат-бота Grok, который будет включать 100 тыс. ускорителей Nvidia H100. А в следующем году Илон Маск планирует запустить ещё один кластер, который будет содержать 300 тыс. ускорителей NVIDIA B200. Для его создания Маск намеревался привлечь Oracle, планируя выделить $10 млрд на аренду ИИ-серверов компании, но затем отказался от этой идеи, так как его не устроили предложенные Oracle сроки реализации проекта.

Как отметил ресурс Tom's Hardware, новый ИИ-кластер стартапа xAI превосходит все суперкомпьютеры из TOP500 с точки зрения количества ускорителей. Самые мощные в мире суперкомпьютеры, такие как Frontier (37 888 ускорителей AMD), Aurora (60 000 ускорителей Intel) и Microsoft Eagle (14 400 ускорителей NVIDIA), похоже, значительно уступают кластеру xAI. Впрочем, технические детали о сетевой фабрике нового кластера пока не предоставлены.

Но, как выясняется, не всё в заявлении Маска соответствует действительности. Аналитик Dylan Patel (Дилан Пател) из SemiAnalysis обвинил Маска во лжи, поскольку в настоящее время кластеру доступно 7 МВт мощности, чего хватит для работы примерно 4 тыс. ускорителей. С 1 августа будет доступно 50 МВт, если xAI наконец подпишет соглашение с властями Теннесси. А подстанция мощностью 150 МВт все ещё находится в стадии строительства, которое завершится в IV квартале 2024 года.

Как отмечает местное издание commercial appeal, поскольку речь идёт об объекте мощностью более 100 МВт, для его подключения требуется разрешение коммунальных компаний Memphis Light, Gas and Water (MLGW) и Tennessee Valley Authority (TVA). Контракт на подключение ЦОД к энергосети с TVA не был подписан. Более того, для охлаждения ЦОД, по оценкам MLGW, потребуется порядка 4,9 тыс. м³ воды ежедневно.

UPD: Дилан Пател удалил исходный твит, но уточнил текущее положение дел. От энергосети кластер сейчас потребляет 8 МВт, однако рядом с площадкой установлены мобильные генераторы (14 × 2,5 МВт), так что сейчас в кластере активны около 32 тыс. ускорителей, а в полную силу он зарабатает в IV квартале. Если контракт с TVA будет подписан, то к 1 августу кампус получит ещё 50 МВт от сети, а к концу году будет подведено 200 МВт. Для работы 100 тыс. H100 требуется порядка 155 МВт.

Компания Northern Data, деятельность которой связана с майнингом криптовалюты, предоставлением услуг высокопроизводительных вычислений (HPC) и ИИ, обдумывает возможность проведения IPO подразделений Taiga и Ardent, предоставляющих услуги облачных вычислений и ЦОД соответственно, пишет Bloomberg.

По данным источников Bloomberg, IPO может состояться на площадке Nasdaq. В настоящее время компания ведёт переговоры с банками для проведения публичного размещения акций. По оценкам банков, капитализация этих подразделений может составить $10–$16 млрд. Как и многие компании, занимающиеся майнингом криптовалют, Northern Data рассматривает HPC и ИИ как прибыльное дополнение к своей основной деятельности.

В прошлом году Northern Data разделила свой бизнес на три подразделения — Arden, Taiga и Peak Mining, сосредоточив в последнем все операции по майнингу криптовалют. Согласно информации на сайте компании, у неё имеется 11 дата-центров. Peak Mining, американское подразделение компании по майнингу биткоинов, строит и разрабатывает дата-центры суммарной ёмкостью почти 700 МВт, что в случае реализации всех планов сделает его одним из крупнейших майнеров криптовалюты в США.

Taiga уже владеет 24,5 тыс. ускорителей NVIDIA, включая H100, A100 и A6000. Они в основном находятся в трёх ЦОД в Швеции и Норвегии и на 100 % запитаны от «зелёных» источников энергии. В понедельник компания объявила, что первой в Европе приобрела 2 тыс. ускорителей NVIDIA H200, дополненных DPU BlueField-3 и ConnectX-7. Они будут размещены в одном из европейских ЦОД с PUE менее 1,2. Запуск первого кластера намечен на IV квартал, а его производительность составит порядка 32 Пфлопс (точность вычислений не указана). Пиковая теоретическая FP64-производительность такого количества ускорителей H200 составляет 68 Пфлопс.

Источник изображения: Northern Data

В свою очередь Ardent занимается дизайном и строительством высокоплотных ЦОД, ориентированных на HPC- и ИИ-нагрузки. Компания использует СЖО, а заявленный уровень PUE не превышает 1,15. При этом Ardent обещает 100 % доступность своих площадок.

Как сообщается, Northern Data в ноябре получила кредитное финансирование на сумму €575 млн от компании Tether Group, занимающейся стейблкоинами, а в январе завершила приобретение у Tether компании Damoon за €400 млн, рассчитавшись с помощью облигаций, конвертируемых в акции, выпущенные Northern Data AG. В результате Tether стала основным инвестором Northern Data. Полученные средства Northern Data использует для закупок самых востребованных чипов NVIDIA. Благодаря этому к концу лета компанией будет развёрнуто около 20 тыс. NVIDIA H100.

Государственное объединение научных и прикладных исследований Австралии (CSIRO) сообщило о вводе в эксплуатацию высокопроизводительного вычислительного комплекса Virga. Система, предназначенная для ИИ-задач, ускорит научные открытия, а также поможет развитию промышленности и экономики страны.

Суперкомпьютер располагается в дата-центре Hume компании CDC в Канберре. Его созданием занималась компания Dell: в основу положены серверы PowerEdge XE9640, оснащённые двумя процессорами Intel Xeon Sapphire Rapids 8452Y (36C/72T, 2,0/3,2 ГГц, 300 Вт), до 512 Гбайт RAM и четырьмя 61,44-Тбайт NVMe SSD. Задействованы ИИ-ускорители NVIDIA H100 с 96 Гбайт памяти HBM3 — всего 448 шт. Система занимает 14 стоек, а в качестве интерконнекта используется Infiniband NDR.

Dell заключила контракт на создание Virga в 2023 году: сумма изначально составляла $9,65 млн, однако фактическое строительство комплекса обошлось в $10,85 млн. Новый суперкомпьютер придёт на смену НРС-системе CSIRO предыдущего поколения под названием Bracewell, но унаследует от неё BeeGFS-хранилище, также построенное на оборудовании Dell. В нынешнем рейтинге TOP500 машина занимает 72 место с пиковой и практической FP64-производительностью 18,46 Пфлопс и 14,94 Пфлопс соответственно.

Комплекс Virga получил своё имя в честь метеорологического эффекта «вирга» — это дождь, который испаряется, не достигая земли: видеть его можно в виде полос, выходящих из-под облаков. Систему Virga планируется использовать для таких задач, как прогнозирование пожаров, разработка вакцин нового поколения, проектирование гибких солнечных панелей, анализ медицинских изображений и пр.

Источник изображения: CSIRO

Пока подробные технические характеристики Virga и показатели быстродействия не раскрываются. Отмечается лишь, что в составе комплекса применена гибридная система прямого жидкостного охлаждения. Говорится также, что CDC оперирует двумя кампусами дата-центров Hume. Площадка Hume Campus One объединяет три ЦОД и имеет мощность 21 МВт, тогда как в состав Hume Campus Two входят два объекта суммарной мощностью 51 МВт.

Глобальный научно-информационный вычислительный центр (GSIC) Токийского технологического института (Tokyo Tech) в Японии объявил о вводе в эксплуатацию вычислительного комплекса TSUBAME4.0, созданного компанией HPE. Новый суперкомпьютер будет применяться в том числе для задач ИИ.

В основу машины легли 240 узлов HPE Cray XD665. Каждый из них несёт на борту два процессора AMD EPYC Genoa и четыре ускорителя NVIDIA H100 SXM5 (94 Гбайт HBM2e). Объём оперативной памяти DDR5-4800 составляет 768 Гбайт. Задействован интерконнект Infiniband NDR200. Вместимость локального накопителя NVMe SSD — 1,92 Тбайт.

В состав НРС-комплекса входит подсистема хранения данных HPE Cray ClusterStor E1000. Сегмент на основе HDD имеет ёмкость 44,2 Пбайт — это в 2,8 раза больше по сравнению с суперкомпьютером предыдущего поколения TSUBAME 3.0. Кроме того, имеется SSD-раздел ёмкостью 327 Тбайт.

Пиковая производительность TSUBAME4.0 достигает 66,8 Пфлопс (FP64), что в 5,5 больше по отношению к системе третьего поколения. Быстродействие на операциях половинной точности (FP16) поднялось в 20 раз по сравнению с TSUBAME3.0 — до 952 Пфлопс.

Источник изображения: Tokyo Tech

На сегодняшний день TSUBAME4.0 является вторым по производительности суперкомпьютером в Японии после Fugaku. Эта система в нынешнем рейтинге TOP500 занимает четвёртое место с показателем 442 Пфлопс. Лидером в мировом масштабе является американский комплекс Frontier — 1,21 Эфлопс.

Оборудование для мощнейшего ИИ-суперкомпьютера компании xAI, курируемой Илоном Маском (Elon Musk), как сообщает Datacenter Dynamics, будут поставлять Dell и Supermicro. Речь идёт о серверах, оборудованных высокопроизводительными ускорителями NVIDIA. После анонса акции обеих компаний выросли в цене.

Напомним, что xAI реализует проект по созданию самого мощного в мире вычислительного комплекса, ориентированного на задачи ИИ. Строительство суперкомпьютера будет осуществляться в несколько этапов. Так, в ближайшее время должна быть запущена система, содержащая 100 тыс. ускорителей NVIDIA H100. А летом 2025 года планируется ввести в эксплуатацию кластер из 300 тыс. новейших ускорителей NVIDIA B200.

О том, что участие в масштабном проекте xAI принимает корпорация Dell, сообщил её генеральный директор Майкл Делл (Michael Dell). Эти сведения подтвердил и сам Маск: по его словам, Dell «соберёт половину стоек, которые войдут в состав суперкомпьютера». За строительство оставшейся части системы будет отвечать Supermicro.

По имеющейся информации, огромный дата-центр xAI, прозванный «ИИ-гигафабрикой», расположится в окрестностях Мемфиса (штат Теннесси). О том, в какой пропорции работы по строительству машины будут распределены между Dell и Supermicro, на данный момент нет. Стоимость проекта оценивается в миллиарды долларов.

Фото: Michael Dell

xAI в настоящее время арендует около 16 тыс. ускорителей NVIDIA H100 в облаке Oracle Cloud, а также использует веб-сервисы Amazon и свободные мощности на ЦОД-площадках X/Twitter. В мае 2024 года стартап осуществил раунд финансирования Series B, в ходе которого было привлечено $6 млрд. В результате, рыночная стоимость xAI достигла $24 млрд. Создаваемый суперкомпьютер будет использоваться в том числе для поддержания работы чат-бота xAI Grok следующего поколения.

Вычислительные платформы NVIDIA снова продемонстрировали высокую производительность, на этот раз в свежих тестах MLPerf Training v4.0. Так, суперкомпьютер NVIDIA EOS-DFW более чем утроил свою производительность в LLM-тесте на базе GPT-3 175B по сравнению с прошлогодним результатом.

Как сообщается, 11 616 ускорителей NVIDIA H100, объединённых 400G-интерконнектом NVIDIA Quantum-2 InfiniBand, позволили суперкомпьютеру EOS достичь столь значительного результата благодаря более масштабному и комплексному подходу к проектированию системы. А это позволяет более эффективно обучать и запускать крупные модели, экономя время и ресурсы, говорит компания. А более современный ускоритель H200 с улучшенной подсистемой памяти в MLPerf Training быстрее H100 на 14 %, а в GNN-тестах (RGAT) узлы с H200 оказались быстрее узлов с H100 сразу на 47 %.

Источник изображений: NVIDIA

По словам компании, поставщики услуг LLM могут всего за четыре года, инвестировав $1, получить $7, используя модель Llama 3 70B на серверах на базе NVIDIA HGX H200, если исходить из того, что обслуживание обходится в $0,60 за миллион токенов, а пропускная способность HGX H200 составляет 24 тыс. токенов в секунду.

Росту производительности также способствовало совершенствование и оптимизация ПО. Так, кластер из 512 чипов H100 за год стал на 27 % быстрее, а рост производительности с увеличением количества ускорителей теперь более линеен. В новом тесте MLPerf Training по тюнингу LLM (LoRA применительно к Meta✴ Llama 2 70B) системы NVIDIA показали эффективное масштабирование при количестве ускорителей от 8 до 1024. NVIDIA также увеличила производительность обучения Stable Diffusion v2 почти на 80 % при тех же масштабах систем, что были представлены в прошлом тестировании.

NVIDIA отметила, что для компаний, запускающих приложения на базе LLM, высокая производительность имеет большое значение. Возможность обучать и настраивать более мощные модели — и быстрее их развёртывать и запускать — позволит получить лучшие результаты и более высокий доход. А с выходом платформы NVIDIA Blackwell скоро появится возможность как обучения, так и инференса моделей генеративного ИИ с триллионом параметров.

ИИ-стартап xAI, курируемый Илоном Маском (Elon Musk), намерен построить гигантский дата-центр с самым производительным в мире ИИ-суперкомпьютером. По данным Datacenter Dynamics, ЦОД разместится в окрестностях Мемфиса (штат Теннесси), а пока ожидает одобрения властей.

В обозримом будущем компания должна получить сотни тысяч ускорителей для обучения новых моделей, в частности, чат-бота Grok, предлагаемого, например, по подписке в социальной сети X (Twitter). Ранее в Сеть утекла информация, что NVIDIA передаст xAI чипы, изначально предназначавшиеся для Tesla — Маск весьма вольно распоряжается активами подконтрольных ему бизнесов, часто вызывая недовольство инвесторов.

Пока проект ожидает окончательного разрешения от местного бизнес-инкубатора Memphis Shelby County Economic Development Growth Engine (EDGE), а также муниципальных и федеральных властей. Впрочем, гораздо важнее дождаться одобрения энергетической компании Tennessee Valley Authority (TVA). Реализация проекта сулит появление высокооплачиваемых рабочих мест и увеличение доходов штата, что поможет поддерживать и модернизировать местную инфраструктуру.

Источник изображения: Heidi Kaden/unsplash.com

Муниципальные власти уже назвали проект «крупнейшей мультимиллиардной инвестицией в истории Мемфиса, а Маск окрестил ЦОД «гигафабрикой для вычислений» по аналогии с Tesla Gigafactory. По данным местных СМИ, приглянувшаяся Маску площадка принадлежит инвесткомпании Phoenix Investors, сотрудничающей с xAI и местными властями. Ранее объект управлялся компанией Electrolux.

Неизвестно, насколько масштабной будет первая фаза проекта и сколько средств на неё потратят. Ранее Маск заявлял, что xAI развернёт в ближайшие месяцы 100 тыс. ускорителей NVIDIA H100, а кластер из ещё 300 тыс. B200 введут в эксплуатацию следующим летом. Считается, что xAI арендует около 16 тыс. H100 у Oracle Cloud, также компания пользуется услугами AWS и свободными мощностями X (Twitter).

Глава Tesla и других компаний Илон Маск (Elon Musk) подтвердил передачу ускорителей NVIDIA H100, ранее заказанных Tesla, социальной сети X и ИИ-стартапу xAI. Слухи об этом, напоминает The Register, появились в СМИ — в распоряжение журналистов попала внутренняя документация и электронная переписка с NVIDIA.

В частности, в одной из записок за декабрь прошлого года прямо указывалось, что Илон отдаёт приоритет внедрению 12 тыс. ускорителей в X вместо Tesla. Общая стоимость такого количества H100 превышает $500 млн. Вместо этого заказанные для X экземпляры H100 позже будут переданы Tesla (поставки ожидались в январе и июне 2024 года). Кроме того, есть проблемы и с созданием ИИ-суперкомпьютера Dojo на базе собственных чипов, который должен улучшить положение Tesla.

Приоритетным для Маска, вероятно, является кластер H100, создаваемый X и тесно связанным с сетью стартапом xAI. Компании совместно работают над большими языковыми моделями, стоящими за чат-ботом Grok, уже доступным премиум-подписчикам X. По данным утечки из NVIDIA, 100 тыс. H100 приказано передать к концу года в xAI для создания «крупнейшего в мире» кластера ускорителей, который разместится в Северной Дакоте.

Источник изображения: Alexander Shatov/unsplash.com

Хотя на уровне компаний комментариев не поступало, сам Маск подтвердил, что у Tesla просто не было места для чипов NVIDIA, поэтому они хранились на складе. При этом ещё не так давно Маск уверял инвесторов Tesla, как важны HPC-системы и ИИ для компании. Более того, ещё в апреле появилась новость о том, что автопроизводитель только в течение одного квартала вложил в ИИ $1 млрд.

Также миллиардер сообщал, что один из заводов Tesla в Техасе вместит 50 тыс. H100 для обучения систем автономного вождения, в общей сложности число ускорителей достигло бы 85 тыс. Пока нет точных данных об обстоятельствах передачи ускорителей между Tesla и X или xAI. Нет даже информации о том, заплатила ли уже Tesla за «железо» и получила ли за него какую-то компенсацию.

Условия передачи H100 могут иметь большое значение с учётом того, что Маск не является единоличным владельцем Tesla. Если выяснится, что Маск злоупотребил властью, к нему могут возникнуть вопросы как у инвесторов, так и у регуляторов. Впрочем, Tesla не впервые приходится делиться активами с X. Вскоре после покупки Twitter более 50 сотрудников автопроизводителя якобы отправили на «усиление» социальной соцсети. Есть данные, что сотрудников Tesla привлекают к работам и в других компаниях Маска, причём без дополнительной платы.

Время для новостей не особенно удачное — на следующей неделе акционеры Tesla будут голосовать по ряду предложений, главным из которых является официальный перенос штаб-квартиры в Техас. Также речь пойдёт о переизбрании брата Кимбала, брата Илона Маска (Kimbal Musk), в совет директоров и других ключевых для бизнесмена вопросах.

Тем временем в Tesla падают продажи со II половины 2022 года, увольняют сотрудников и, главное, стоимость акций компании падает критическими темпами. Приказ передать H100 станет дополнительным козырем в руках критиков миллиардера, которые утверждают, что его активное участие в других проектах мешает ему сконцентрироваться на автобизнесе и эффективно выполнять обязанности главы Tesla.

Облачный провайдер Lambda Labs представил услугу 1-Click Clusters, которая позволяет без длительного ожидания получить ИИ-кластер, включающий от 64 до 512 ускорителей NVIDIA H100, на срок от двух недель по единой цене $4,49/час за каждый ускоритель. По словам сооснователя компании, данное предложение является уникальным и с рыночной, и с технической точки зрения.

Lambda Labs говорит, что на практике большинству ИИ-разработчиков как правило требуется доступ к кластерам из десятков или сотен ускорителей на относительно короткие периоды обучения и проверки моделей длительностью несколько недель. При этом долгосрочная аренда кластера, который будет периодически простаивать, обходится дорого. А аренда на короткий срок нередко сопряжена с длительным ожиданием доступности ускорителей как раз в тот момент, когда они больше всего нужны. При этом без общения с отделом продаж вряд ли удастся обойтись. Именно поэтому Lambda Lambs и предложила услугу 1-Click Clusters, в рамках которой на получение ИИ-кластера уходит не более нескольких дней.

Источник изображения: Lambda Labs

Аппаратная составляющая включает узлы на базе HGX H100 с 208 vCPU, 1,9 Тбайт RAM и локальным NVMe-хранилищем ёмкостью 24 Тбайт. Все узлы связаны 400G-интерконнектом NVIDIA Quantum-2 InfiniBand, а каждому ускорителю полагается свой адаптер NVIDIA ConnectX-7. Как утверждает сооснователь Lambda Labs, мало кто из облачных провайдеров способен «нарезать» крупную InfiniBand-фабрику, объединяющую тысячи ускорителей, на небольшие виртуализированные кластеры, причём делать это без участия человека.

В состав каждого кластера также входят три управляющих узла: 8 vCPU, 34 Гбайт RAM, 208 Гбайт NVMe SSD и один внешний IP-адрес. За интернет-подключение отвечают два общих 100-Гбит/с канала, причём плата не берётся ни за входящий, ни за исходящий трафик. Дополнительно можно арендовать сетевое хранилище по цене $0,20/мес. за каждый Гбайт. Кластеры поставляются вместе с набором ПО Lambda Stack, который включает все необходимые драйверы и библиотеки, популярные фреймворки и средства разработки.